SLAM算法简介—1PPT学习课件

波器进行位姿的估计，而路标位置的估计利用卡尔曼滤波器来实现， 每个不同路标采用独立的滤波器。
步骤：

1.采用新位姿，扩展对机器人路径的后验估计；
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2.更新观测路标估计；
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3.计算采集权值，进行重采样处理。
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主要缺点：
因此，可在这方面进行深入的研究，以改进EM算法，提高SLAM 系统性能。
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SLAM定义 机器人主要解决的问题 实现方法 关键问题
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尽管SLAM算法的理论已经有了很好的基础，但要将其运用于实 际应用中，特别是大型的非结构环境下的SLAM，仍有大量理论和实际问 题需要解决，主要包括： ➢ 不确定性处理
➢ 数据关联
➢ 计算复杂度
➢ 积累误差
➢ 地图表示法
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粒子滤波器的基础是序贯重要性采样，是通过Monte Carlo仿真 来实现递推贝叶斯滤波技术。基于粒子滤波器的SLAM方法中心思想 是将SLAM问题分解为机器人的定位和路标集合的估计两个子问题来
进行求解。算法将粒子滤波器和卡尔曼滤波器结合起来，利用粒子滤
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SLAM定义 机器人主要解决的问题 实现方法 关键问题
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同步定位与地图构建（SLAM或 Simultaneous localization and mapping）是一种概念：希望机器
一旦机器人知道了它在那里和将要去那里，那么它必须寻找一条既
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不碰到障碍物又能顺利完成工作任务的最优路径，即路径规划问题。
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SLAM定义 机器人主要解决的问题 实现方法 标题四
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➢ 卡尔曼滤波器法
➢ 粒子滤波器法
➢ 期望极大化（EM）法
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该原理最先由Smith等人首先提出，利用包含机器人位姿向量和
环境特征向量的增广向量表示空间环境，讲机器人运动与环境特征的
关系描述为两个非线性模型即机器人运动模型和观测模型。机器人控
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M-步：目的是根据E-步的最优估计，求取传感器量测的最
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大似然估计，以创建新的最大相似地图。
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尽管EM算法比KF算法具有更好的收敛性，但EM算法是局部离线最 优方法，算法时间复杂度随时间递增，在M-步最优计算中存在高维求解 难的问题，制约了其在大规模环境下的应用。
粒子数匮乏，即样本贫化，是指随着迭代次数增加，粒子丧失多 样性的现象。

因此，研究如歌降低样本贫化对SLAM的影响，对提高定位和地
图创建的精度具有重大意义。
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基于期望极大化算法的SLAM解决方案，将地图创建转化
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两大问题：

1.计算量大，需要计算系统协方差矩阵，即维持机器人与特征目
标之间以及各个特征之间的不确定性；

2.不确定性高，由于受机器人自身以及外界因素干扰等，在定
位和特征识别中存在很大不确定性。
改进方法：

改进数据关联方法以提高数据关联精度，减少特征数目，改进 西安 斯凯
地图表示方法和系特征的预测更新算法
策。移动机器人根据外部或内部传感器获知环境信息来得到自身当前的 位置，这就是所谓的机器人定位问题，他是解决后两个问题的基础
➢ 我要去哪里？
为了完成自身的任务或命令，机器人必须知道它将要去哪里，在
实际应用中，它必须能识别目标，并确定目标的状态，值就是所谓的目
标定位。
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➢ 我该怎么去？
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事实上，同时定位与地图创建的困难在于系统无处不在的不确 定性，机器人本身机械性能或未知外力造成的不确定性将导致运动估计 出现误差，观测的不确定性将导致校正失败，更不必说动态环境中的环 境不确定性。如何处理不确定性，尽量减少各种客观存在的不确定性引 起的误差是同时定位与地图穿件的关键，也是各种算法的精髓。
人从未知环境的未知地点出发，在运动过程中通过重复观测到的地图
特征（比如，墙角，柱子等）定位自身位置和姿态，再根据自身位置
增量式的构建地图，从而达到同时定位和地图构建的目的。
定位：机器人必须知道自己环境中的位置
建图：机位的同时建立环境地图
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为基于机器人运动和感知模型概率约束条件下的最大相似度估 计问题，求得机器人位姿的最大后验概率估计。由于EM估计只
能求取局部的极大值，在应用中常用迭代算法，每次对位姿进
行修正，知道达到最大值，地图创建的结果是一个个逐渐增进
的地图。
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步骤：
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E-步：根据先验地图信息估计机器人后验概率密度函数；
制信号输入到系统运动模型中，实现机器人的运动，卡尔曼滤波法根
据系统模型实现机器人位姿的预测，同时机器人根据系统观测模型获
得对环境特征的观测。预测特征和观测特征之间要进行数据关联匹配
处理，选择最佳匹配特征用于对机器人位姿的更新，候选匹配特征被
认为是对环境观测获得的新特征，用于对地图的增广。
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SLAM定义 机器人主要解决的问题 实现方法 关键问题
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➢ 我在什么地方？
机器人必须知道自身所处的位置才能为下一步的动作做出相应的决